【摘 要】
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细胞色素P450 2C9 (Cytochrome P450 2C9)是人体肝脏中重要的代谢酶,参与多种药物代谢,约占CYP450蛋白总量的15%~20%。利用深度学习思想,提出基于深度信念网络DBN (Deep Belief Network)的CYP450 2C9抑制性分类模型。实验选用13 000个化合物作为数据集,采用Pub Chem和MACCS分子指纹进行分子结构表征。利用DBN的半监督学习
【机 构】
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乌鲁木齐职业大学信息工程学院,新疆大学软件学院,新疆大学网络中心,新疆医科大学药学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(31160341),高等职业技术教育研究会项目(GZYLX2016018)
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细胞色素P450 2C9 (Cytochrome P450 2C9)是人体肝脏中重要的代谢酶,参与多种药物代谢,约占CYP450蛋白总量的15%~20%。利用深度学习思想,提出基于深度信念网络DBN (Deep Belief Network)的CYP450 2C9抑制性分类模型。实验选用13 000个化合物作为数据集,采用Pub Chem和MACCS分子指纹进行分子结构表征。利用DBN的半监督学习方式从预处理后的特征中学习更本质的特征表示,避免人工提取特征的过程,实现CYP450 2C9的抑制性分类
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